在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。
网上关于python的交叉编译的文章很多，但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了，而且很多标题是第三方库的交叉编译，但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库，可参考性不强，最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑，记录一下！
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
对于新人而言，无论学习什么技术，都要以鼓励的姿态出现。如果只是一味地用薪水和个人所看到的局限性现状去衡量一门技术，那绝对是欠缺眼光的。作为一名Python工程师，究竟具备哪些技能才能提升求职机率？今天我就和大家简单来说说：
朋友问我怎么能快速地掌握Python。 我想Python包含的内容很多，加上各种标准库，拓展库，乱花渐欲迷人眼，就想写一个快速的Python教程，一方面 保持言语的简洁，另一方面循序渐进，尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外，我在每一篇中专注于一个小的概念，希望可以让人可以在闲暇时很快读完。 小提醒 1. 教程将专注于Python基础，语法基于Python 2.7，测试环境为Linux, 不会使用到标准库之外的模块。 2. 我将专注于Python的主干，以便读者能以最快时间对Python形成概念。 3. Linux命令行将以 $ 开始，比如 $ls, $python 4. Python命令行将以 >>> 开始，比如 >>>print 'Hello World!' 5. 注释会以 # 开始 建议 1. 将教程中的命令敲到Python中看看效果。 2. 看过教程之后，可以进行一些练习。 =============================================== Python基础01 Hello World! Python基础02 基本数据类型 Python基础03 序列 Python基础04 运算 Python基础05 缩进和选择 Python基础06 循环 Python基础07 函数 Python基础08 面向对象的基本概念 Python基础09 面向对象的进一步拓展 Python基础10 反过头来看看 Python进阶01 词典 Python进阶02 文本文件的输入输出 Python进阶03 模块 Python进阶04 函数的参数传递 Python进阶05 循环设计 Python进阶06 循环对象 Python进阶07 函数对象 Python进阶08 错误处理 Python进阶09 动态类型 Python快速教程总结
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow，包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法，你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
python-office自动化办公这个开源项目是2022.5.13号上线，至今1个多月的时间分别在GitHub获得了150+ star，在Gitee获得了250+ star。
在实际项目中有时候不知道操作系统的类型，比如是Windows、OS X、*Unix？而Python代码虽说是跨平台（CrossPlatform）的，但是毕竟他们还是有些不同的，有的函数方法只能在某些操作系统下实现，这时考虑到程序的可移植性，需要在代码中对当前所在的操作系统做一个判断。
学Python要先学什么？对于零基础的学员来说没有任何的编程基础，应该学习Python基础：计算机组成原理、Python开发环境、Python变量、流程控制语句、高级变量类型、函数应用、文件操作、面向对象编程、异常处理、模块和报、飞机大战游戏制作等知识打好基础。
相信大家应该都接触过Linux操作系统（Ubuntu、Centos等），那么在使用的Linux操作系统需要使用一些远程ssh工具，尤其是公网服务器。
dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。
在 Web 开发领域，Java 凭借企业级支持以及世界丰富的生态环境成为绝对霸主，PHP 紧随其后。有些公司考虑效率问题而采用 C++ 做后台开发语言， 也有人使用 Node.js 开发后台。
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
本文由马哥教育Python自动化实战班导师wayne撰写，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 接近英语的简单语法； 开发环境简单，能打字就能写代码； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的假程序媛，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 那么，言归正传，我们来看看Python这个神奇的语
在选择 Python GUI 库时，跨平台兼容性是一个重要的考虑因素。不同的 GUI 库可能在不同的操作系统上表现不同，因此需要选择一个能够在多个平台上运行良好的库。如果我们遇到下面的问题，可以尝试下我整理的方法。
（下载地址：https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz） Centos6.5系统自带python2.6.6，需要升级到Python2.7 安装库文件：yum install zlib-devel openssl-devel sqlite-devel 下载：wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz 解压：tar zxvf Python-2.7.6.tgz 安装：
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
目前信息化产业发展势头很好，互联网就成为了很多普通人想要涉及的行业，因为相比于传统行业，互联网行业涨薪幅度大，机会也多，所以就会大批的人想要转行来学习Python开发。
有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于你使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel
今天了解到python有个GUI的库叫做Tkinter，在Windows和linux下都可以使用，移植性不错，来编个小demo试一试。
Apache Superset 是一个现代化的企业级商业智能 Web 应用程序，快速、轻量和直观。Superset支持接入各类数据源，提供了丰富的图表，所有技能组合的用户都可以轻松地对数据进行探索和可视化。
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 📷 Photo by PICSELI on Unsplash 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，Python官方网站 。
1. build-essential 软件包，为编译程序提供必需软件包的列表信息，这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
curses 是一个在Linux/Unix下广泛应用的图形函数库，作用是可以在终端内绘制简单的图形用户界面。
Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。使用Python语言编写的Gunicorn作为Web服务器，也能够运行Python语言编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的沟通。一些Web框架，如Django、Pyramid、TurboGears、Tornado、web2py、Zope、Flask等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西：图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI）。
最近项目使用c++操作python脚本，选用boost.python库。在window下编译安装很顺利，但是在linux下一直编译不通过，总是提示找不到头文件。linux版本为rhel5.7。后来询问同事，原来是同事将原来系统自带的python2.4删除掉了，然后手动编译安装了python3.3。
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库，虚拟环境能够独立于真实环境存在，并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境，每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境，对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
纵观编程趋势 人生苦短，我用Python，比起C语言、C#、C++和JAVA这些编程语言相对容易很多。Python非常适合用来入门。有人预言，Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，根据TIOBE最新排名 ，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言，最近在看关于Python的东西，也着实有趣，随手记录一下，自学Python入门的路径规划，干货满满，可以收藏。 Python基础 ● Linux基本命令：http://www.runoob.c
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在Linux里面是我们安装的适用于Linux系统的软件 在某种语言里（eg：Python）就是这个语言的软件
前言 如何使用Python进行科学计算和数据分析，这里我们就要用到Python的科学计算库，今天来分享一下如何安装Python的数据科学计算库。 数据科学计算库 Python中的数据科学计算库有Numpy、Scipy、pandas、matplotlib（前面我分享了一篇matplotlib的简单应用，历史文章里面就有）。 Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数。 Scipy是Python的科学计算库，对Numpy的功能进行了扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和Sci
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
Python 是由 Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。Python是免费的开源软件，是一门简单易学且功能强大的编程语言，可以进行面向对象编程，有高效的高级数据结构。
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 📷 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。如果你真正想把编程
之前在某乎上看见一篇关于《为什么很多程序员都建议使用 Linux》的文章，结合我自身关于Linux的使用经验。心血来潮得写了一段关于我在Linux系统部署爬虫程序的心得，希望结识更多的爬虫技术大佬，一起游弋在代码世界中。
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